TAILIEUCHUNG - Bài giảng 15b - Phân tích dữ liệu CVM

Tham khảo tài liệu 'bài giảng 15b - phân tích dữ liệu cvm', công nghệ thông tin, cơ sở dữ liệu phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả | Bài giảng 15b: Phân tích dữ liệu CVM Trương Đăng Thụy Sampling techniques Non-Probabilistic Convenient sample: asembles sample at the convenience of researcher Judgement sample: a panel of respondents judged to be representative of the target population is assembled. Quota sample: Selection is controlled by interviewer, ensuring that sample contain given proportion of various types of respondents. Sampling techniques Probabilistic Simple random sampling: every respondents in the sample frame has the same chance of being selected. Systematic sampling: select every kth respondent from a randomly-ordered population frame. Stratified sampling: sampling frame is divided into sub-populations (strata), using random sampling for each stratum. Clustered sampling: population is divided into a set of groups (clusters), and clusters are randomly selected. All elements in the chosen clusters will be included. Multi-stage sampling: random sample of elements within the randomly-chosen clusters. .

TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.